JP2016528627A5 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
JP2016528627A5
JP2016528627A5 JP2016531622A JP2016531622A JP2016528627A5 JP 2016528627 A5 JP2016528627 A5 JP 2016528627A5 JP 2016531622 A JP2016531622 A JP 2016531622A JP 2016531622 A JP2016531622 A JP 2016531622A JP 2016528627 A5 JP2016528627 A5 JP 2016528627A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
hand
value
determined
pixel
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
JP2016531622A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2016528627A (en
Filing date
Publication date
Priority claimed from US14/168,267 external-priority patent/US9996726B2/en
Application filed filed Critical
Publication of JP2016528627A publication Critical patent/JP2016528627A/en
Publication of JP2016528627A5 publication Critical patent/JP2016528627A5/ja
Ceased legal-status Critical Current

Links

Claims (15)

人物の手のRGB画像を捕捉するステップと、
前記手の近赤外(NIR)画像を捕捉するステップと、
前記RGB画像の抽出される部分内のピクセル値と前記NIR画像の対応する部分内のピクセル値とから導出された反射値に基づいて、捕捉された皮膚組織の画像データに対応すると決定された前記RGB画像の部分を抽出するステップと、
前記RGB画像の前記抽出された部分内の前記ピクセル値と前記NIR画像の前記対応する部分内の前記ピクセル値とから導出された前記反射値に基づいて、捕捉された皮膚組織の前記画像データに対応すると決定された前記RGB画像の前記抽出された部分から、前記手の幾何学的特徴を決定するステップと
を含む方法。 Capturing an RGB image of a person's hand;
Capturing a near infrared (NIR) image of the hand;
The said determined to correspond to the captured skin tissue image data based on reflection values derived from pixel values in the extracted portion of the RGB image and pixel values in the corresponding portion of the NIR image; Extracting a portion of the RGB image;
Based on the reflection values derived from the pixel values in the extracted portion of the RGB image and the pixel values in the corresponding portion of the NIR image, the captured skin tissue image data Determining the geometric features of the hand from the extracted portion of the RGB image determined to correspond. 前記捕捉されたRGB画像を前記捕捉されたNIR画像と整合させるステップ
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 The method of claim 1, further comprising aligning the captured RGB image with the captured NIR image. 前記RGB画像の前記部分を抽出するステップが、
前記捕捉されたRGB画像の少なくとも1つのピクセルに関するそれぞれのRGBピクセル値と、前記捕捉されたNIR画像の対応するピクセルに関するそれぞれのNIRピクセル値とに基づいて、前記少なくとも1つのピクセルの各々に関する第1の値および第2の値を計算するステップと、
前記捕捉されたRGB画像の前記少なくとも1つのピクセルからの特定のピクセルに関する前記第1の値が第1の所定の値範囲内にあり、前記第2の値が第2の所定値範囲内にあるとき、前記特定のピクセルが前記手に対応すると決定するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。 Extracting the portion of the RGB image comprises:
A first for each of the at least one pixel based on a respective RGB pixel value for at least one pixel of the captured RGB image and a respective NIR pixel value for a corresponding pixel of the captured NIR image. Calculating a value of and a second value;
The first value for a particular pixel from the at least one pixel of the captured RGB image is within a first predetermined value range and the second value is within a second predetermined value range And determining that the particular pixel corresponds to the hand. 前記第1の値r1および前記第2の値r2が、
Figure 2016528627
 に従って計算された前記特定のピクセルに関する皮膚色インジケータであり、式中、ρが反射率を示し、λが波長を示す、請求項3に記載の方法。 The first value r 1 and the second value r 2 are
Figure 2016528627
 4. The method of claim 3, wherein the skin color indicator for the particular pixel calculated according to: wherein ρ represents reflectance and λ represents wavelength. 前記幾何学的特徴を決定するステップが、
前記RGB画像の前記抽出された部分から、前記手に関する相対的な空間特徴を表す1つまたは複数の値を決定するステップ
を含む、請求項1に記載の方法。 Determining the geometric feature comprises:
The method of claim 1, comprising determining from the extracted portion of the RGB image one or more values representing a relative spatial characteristic for the hand. 前記相対的な空間特徴が、前記手に関する前記抽出された画像データ内の2本の指の第1の対の間の角度、あるいは前記手に関する前記抽出された画像データ内の指の第2の対に関する相対的な距離または長さのうちの1つもしくは複数を含む、請求項5に記載の方法。   The relative spatial feature is an angle between a first pair of two fingers in the extracted image data for the hand or a second of a finger in the extracted image data for the hand. 6. The method of claim 5, comprising one or more of a relative distance or length for the pair. 前記手の前記決定された幾何学的特徴に基づいて、前記人物の識別を決定するステップ
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 The method of claim 1, further comprising determining the identity of the person based on the determined geometric characteristics of the hand. 前記手の前記決定された幾何学的特徴に基づいて、前記人物の前記識別を決定するステップが、
前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す値を記憶された記録内の値と比較するステップであって、各記録が、前に獲得された手画像のそれぞれの手画像に関する画像データから決定された幾何学的特徴を表す、それぞれの対応する記録値を含む、比較するステップ
を含む、請求項7に記載の方法。 Determining the identity of the person based on the determined geometric characteristics of the hand;
Comparing the value representing the determined geometric feature of the hand with a value in a stored record, each record from image data relating to a respective hand image of a previously acquired hand image. 8. The method of claim 7, comprising the step of comparing, including each corresponding recorded value that represents the determined geometric feature. 前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値を前記記憶された記録内の前記値と比較するステップが、
前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの少なくともいくつかと、前記前に獲得された手画像のうちの1つに関する画像データから決定された幾何学的特徴を表す記録値のうちの対応する少なくともいくつかとの間の差分に関する標準偏差を計算するステップと、
前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの前記少なくともいくつかと、前記前に獲得された手画像のうちの前記1つに関する前記画像データから決定された前記幾何学的特徴を表す前記記録値のうちの前記対応する少なくともいくつかとの間の前記差分に関する平均値を計算するステップと、
所定の標準偏差しきい値に対する前記計算された標準偏差の第1の比較に基づいて、かつ、所定の平均しきい値に対する前記計算された平均値の第2の比較に基づいて、前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの前記少なくともいくつかと、前記前に獲得された手画像のうちの前記1つに関する前記画像データから決定された前記幾何学的特徴を表す前記記録値のうちの前記対応する少なくともいくつかとの間に一致が存在するかどうかを決定するステップと
を含む、請求項8に記載の方法。 Comparing the value representing the determined geometric characteristic of the hand with the value in the stored record;
Recorded values representing geometric features determined from image data relating to at least some of the determined geometric features of the hand and one of the previously acquired hand images. Calculating a standard deviation for the difference between at least some corresponding of
The geometric features determined from the image data for the at least some of the values representing the determined geometric features of the hand and the one of the previously acquired hand images. Calculating an average value for the difference between the corresponding at least some of the recorded values representing
Based on a first comparison of the calculated standard deviation against a predetermined standard deviation threshold and based on a second comparison of the calculated average value against a predetermined average threshold Representing the geometric feature determined from the image data for the at least some of the values representing the determined geometric feature and the one of the previously acquired hand images. And determining whether there is a match between the corresponding at least some of the recorded values. 前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの前記少なくともいくつかと、前記前に獲得された手画像のうちの前記1つに関する前記画像データから決定された前記幾何学的特徴を表す前記記録値のうちの前記対応する少なくともいくつかとの間に一致が存在するかどうかを決定するステップが、
前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの前記少なくともいくつかと、前記前に獲得された手画像のうちの前記1つに関する前記画像データから決定された前記幾何学的特徴を表す前記記録値のうちの前記対応する少なくともいくつかとの間の前記差分に関する前記計算された標準偏差が前記標準偏差しきい値未満であり、前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの前記少なくともいくつかと、前記前に獲得された手画像のうちの前記1つに関する前記画像データから決定された前記幾何学的特徴を表す前記記録値のうちの前記対応する少なくともいくつかとの間の前記差分に関する前記計算された平均値が前記平均しきい値未満であるとき、または、
前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの前記少なくともいくつかと、前記前に獲得された手画像のうちの前記1つに関する前記画像データから決定された前記幾何学的特徴を表す前記記録値のうちの前記対応する少なくともいくつかとの間の前記差分に関する前記計算された標準偏差が前記標準偏差しきい値以上であり、前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの前記少なくともいくつかと、前記前に獲得された手画像のうちの前記1つに関する前記画像データから決定された前記幾何学的特徴を表す前記記録値のうちの前記対応する少なくともいくつかとの間の前記差分に関する前記計算された平均値が前記平均しきい値よりも小さい第2の平均しきい値未満であるとき、前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの前記少なくともいくつかが、前記前に獲得された手画像のうちの前記1つに関する前記画像データから決定された前記幾何学的特徴を表す前記記録値のうちの前記対応する少なくともいくつかと一致すると決定するステップを含む、請求項9に記載の方法。 The geometric features determined from the image data for the at least some of the values representing the determined geometric features of the hand and the one of the previously acquired hand images. Determining whether there is a match between the corresponding at least some of the recorded values representing
The geometric features determined from the image data for the at least some of the values representing the determined geometric features of the hand and the one of the previously acquired hand images. The calculated standard deviation for the difference between the corresponding at least some of the recorded values representing is less than the standard deviation threshold and represents the determined geometric characteristic of the hand The at least some of the values and the corresponding at least some of the recorded values representing the geometric features determined from the image data for the one of the previously acquired hand images. When the calculated average value for the difference between heels is less than the average threshold, or
The geometric features determined from the image data for the at least some of the values representing the determined geometric features of the hand and the one of the previously acquired hand images. The calculated standard deviation for the difference between the corresponding at least some of the recorded values representing is greater than or equal to the standard deviation threshold and represents the determined geometric characteristic of the hand The at least some of the values and the corresponding at least some of the recorded values representing the geometric features determined from the image data for the one of the previously acquired hand images. The determined geometric value of the hand when the calculated average value for the difference between heels is less than a second average threshold value less than the average threshold value; The at least some of the values representing a symptom are the recorded values representing the geometric features determined from the image data for the one of the previously acquired hand images. The method of claim 9, comprising determining to match at least some corresponding ones. 前記手の前記決定された幾何学的特徴を表す前記値のうちの前記少なくともいくつかと、前記前に獲得された手画像のうちの前記1つに関する前記画像データから決定された前記幾何学的特徴を表す前記記録値のうちの前記対応する少なくともいくつかとの間に前記一致が存在すると決定することに応答して、前記人物がコンピューティングデバイスにアクセスするのを可能にするステップ
をさらに含む、請求項9に記載の方法。 The geometric features determined from the image data for the at least some of the values representing the determined geometric features of the hand and the one of the previously acquired hand images. And further comprising allowing the person to access a computing device in response to determining that the match exists with the corresponding at least some of the recorded values representing. Item 10. The method according to Item 9. 人物の手のRGB画像を捕捉するための手段と、
前記手の近赤外(NIR)画像を捕捉するための手段と、
前記RGB画像の抽出される部分内のピクセル値と前記NIR画像の対応する部分内のピクセル値とから導出された反射値に基づいて、捕捉された皮膚組織の画像データに対応すると決定された前記RGB画像の部分を抽出するための手段と、
前記RGB画像の前記抽出された部分内の前記ピクセル値と前記NIR画像の前記対応する部分内の前記ピクセル値とから導出された前記反射値に基づいて、捕捉された皮膚組織の画像データに対応すると決定された前記RGB画像の前記抽出された部分から、前記手の幾何学的特徴を決定するための手段と
を含む装置。 Means for capturing an RGB image of a person's hand;
Means for capturing a near-infrared (NIR) image of the hand;
The said determined to correspond to the captured skin tissue image data based on reflection values derived from pixel values in the extracted portion of the RGB image and pixel values in the corresponding portion of the NIR image; Means for extracting portions of the RGB image;
Corresponding to captured skin tissue image data based on the reflection values derived from the pixel values in the extracted portion of the RGB image and the pixel values in the corresponding portion of the NIR image Means for determining a geometric feature of the hand from the extracted portion of the determined RGB image. 前記RGB画像の前記部分を抽出するための前記手段が、
前記捕捉されたRGB画像の少なくとも1つのピクセルに関するそれぞれのRGBピクセル値と、前記捕捉されたNIR画像の対応するピクセルに関するそれぞれのNIRピクセル値とに基づいて、前記少なくとも1つのピクセルの各々に関する第1の値および第2の値を計算するための手段と、
前記捕捉されたRGB画像の前記少なくとも1つのピクセルからの特定のピクセルに関する前記第1の値が第1の所定の値範囲内にあり、前記第2の値が第2の所定値範囲内にあるとき、前記特定のピクセルが前記手に対応すると決定するための手段と
を含む、請求項12に記載の装置。 The means for extracting the portion of the RGB image comprises:
A first for each of the at least one pixel based on a respective RGB pixel value for at least one pixel of the captured RGB image and a respective NIR pixel value for a corresponding pixel of the captured NIR image. Means for calculating the value and the second value;
The first value for a particular pixel from the at least one pixel of the captured RGB image is within a first predetermined value range and the second value is within a second predetermined value range 13. The apparatus of claim 12 , further comprising: means for determining that the particular pixel corresponds to the hand. 前記第1の値r1および前記第2の値r2が、
Figure 2016528627
 に従って計算された前記特定のピクセルに関する皮膚色インジケータであり、式中、ρが反射率を示し、λが波長を示す、請求項13に記載の装置。 The first value r 1 and the second value r 2 are
Figure 2016528627
 14. The apparatus of claim 13 , wherein the device is a skin color indicator for the particular pixel calculated according to: wherein ρ represents reflectivity and λ represents wavelength. プロセッサ上で実行可能なコンピュータ命令を用いてプログラムされた非一時的プロセッサ可読媒体であって、前記コンピュータ命令が、実行されるとき、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法を前記プロセッサに実行させる、非一時的プロセッサ可読媒体。 12. A non-transitory processor readable medium programmed with computer instructions executable on a processor, wherein the computer instructions execute the method according to any one of claims 1-11. A non-transitory processor readable medium that causes a processor to execute .
JP2016531622A 2013-08-02 2014-07-10 Feature identification using RGB-NIR camera pairs Ceased JP2016528627A (en)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361861915P 2013-08-02 2013-08-02
US61/861,915 2013-08-02
US14/168,267 US9996726B2 (en) 2013-08-02 2014-01-30 Feature identification using an RGB-NIR camera pair
US14/168,267 2014-01-30
PCT/US2014/046071 WO2015017099A1 (en) 2013-08-02 2014-07-10 Feature identification using an rgb-nir camera pair

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016528627A JP2016528627A (en) 2016-09-15
JP2016528627A5 true JP2016528627A5 (en) 2017-08-03

Family

ID=52427305

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016531622A Ceased JP2016528627A (en) 2013-08-02 2014-07-10 Feature identification using RGB-NIR camera pairs

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9996726B2 (en)
EP (1) EP3028217A1 (en)
JP (1) JP2016528627A (en)
KR (1) KR20160040230A (en)
CN (1) CN105393262B (en)
WO (1) WO2015017099A1 (en)

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10452894B2 (en) 2012-06-26 2019-10-22 Qualcomm Incorporated Systems and method for facial verification
JP6160148B2 (en) * 2013-03-19 2017-07-12 富士通株式会社 Biological information input device, biometric information input program, and biometric information input method
JP6241230B2 (en) * 2013-11-28 2017-12-06 富士通株式会社 Biological information determination apparatus and program
CA2966635C (en) 2014-11-21 2023-06-20 Christopher M. Mutti Imaging system for object recognition and assessment
DE102015202922A1 (en) * 2015-02-18 2016-08-18 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Apparatus and method for camera-based calculation of an aspect ratio of fingers of a hand
US10649536B2 (en) * 2015-11-24 2020-05-12 Intel Corporation Determination of hand dimensions for hand and gesture recognition with a computing interface
US9958951B1 (en) * 2016-09-12 2018-05-01 Meta Company System and method for providing views of virtual content in an augmented reality environment
CN106572289B (en) * 2016-10-21 2019-08-20 维沃移动通信有限公司 A kind of image processing method and mobile terminal of camera module
CN106657726B (en) * 2016-10-21 2019-10-18 维沃移动通信有限公司 A kind of image processing method and mobile terminal of camera module
CN106572290B (en) * 2016-10-21 2019-08-20 维沃移动通信有限公司 A kind of processing method and mobile terminal of image data
CN106657725B (en) * 2016-10-21 2019-10-18 维沃移动通信有限公司 A kind of image processing method and mobile terminal of camera module
CN111033521A (en) * 2017-05-16 2020-04-17 雅腾帝卡(私人)有限公司 Digital data detail processing for analysis of cultural artifacts
KR102466997B1 (en) * 2018-01-22 2022-11-14 삼성전자주식회사 Liveness test method and apparatus
TWI658411B (en) * 2018-02-26 2019-05-01 關鍵禾芯科技股份有限公司 Non-directional finger palm print recognition method and non-directional finger palm print data establishment method
US10769406B2 (en) * 2018-03-18 2020-09-08 Keycore Technology Corp. Non-directional fingerprint and palmprint identification method and non-directional fingerprint and palmprint data creation method
WO2020024603A1 (en) * 2018-08-01 2020-02-06 Oppo广东移动通信有限公司 Image processing method and apparatus, electronic device, and computer readable storage medium
CN111611977B (en) * 2020-06-05 2021-10-15 吉林求是光谱数据科技有限公司 Face recognition monitoring system and recognition method based on spectrum and multiband fusion
CN112530133B (en) * 2020-11-22 2022-08-09 李绪明 Device and method for identifying injector

Family Cites Families (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2823564B2 (en) 1988-05-27 1998-11-11 日本電信電話株式会社 Organism detection device
US6496594B1 (en) 1998-10-22 2002-12-17 Francine J. Prokoski Method and apparatus for aligning and comparing images of the face and body from different imagers
US6424727B1 (en) 1998-11-25 2002-07-23 Iridian Technologies, Inc. System and method of animal identification and animal transaction authorization using iris patterns
US6820979B1 (en) 1999-04-23 2004-11-23 Neuroptics, Inc. Pupilometer with pupil irregularity detection, pupil tracking, and pupil response detection capability, glaucoma screening capability, intracranial pressure detection capability, and ocular aberration measurement capability
US6920236B2 (en) 2001-03-26 2005-07-19 Mikos, Ltd. Dual band biometric identification system
US7027619B2 (en) 2001-09-13 2006-04-11 Honeywell International Inc. Near-infrared method and system for use in face detection
US7469160B2 (en) * 2003-04-18 2008-12-23 Banks Perry S Methods and apparatus for evaluating image focus
JP4387643B2 (en) 2002-07-31 2009-12-16 富士通株式会社 Processing device with personal recognition function
US8190239B2 (en) 2002-09-03 2012-05-29 Fujitsu Limited Individual identification device
US7460696B2 (en) 2004-06-01 2008-12-02 Lumidigm, Inc. Multispectral imaging biometrics
GB0316631D0 (en) 2003-07-16 2003-08-20 Omniperception Ltd Facial liveness assessment system
CN100375121C (en) 2003-07-17 2008-03-12 松下电器产业株式会社 Iris code generation method, individual authentication method, iris code entry device, individual authentication device, and individual certification program
JP4254418B2 (en) * 2003-08-18 2009-04-15 Ｋｄｄｉ株式会社 Personal authentication apparatus and method, and portable communication terminal
JP4470434B2 (en) 2003-10-06 2010-06-02 富士ゼロックス株式会社 Motion identification device and object posture identification device
FR2864290B1 (en) 2003-12-18 2006-05-26 Sagem METHOD AND DEVICE FOR RECOGNIZING IRIS
KR100682898B1 (en) 2004-11-09 2007-02-15 삼성전자주식회사 Imaging apparatus using infrared ray and image discrimination method thereof
US7602942B2 (en) 2004-11-12 2009-10-13 Honeywell International Inc. Infrared and visible fusion face recognition system
US7469060B2 (en) 2004-11-12 2008-12-23 Honeywell International Inc. Infrared face detection and recognition system
CA2590227A1 (en) 2004-12-07 2006-06-07 Clean Earth Technologies, Llc Method and apparatus for standoff detection of liveness
CN101119679A (en) 2005-02-16 2008-02-06 松下电器产业株式会社 Biometric discrimination device, authentication device, and biometric discrimination method
JP4696610B2 (en) 2005-03-15 2011-06-08 オムロン株式会社 Subject authentication device, face authentication device, mobile phone, and subject authentication method
US8260008B2 (en) 2005-11-11 2012-09-04 Eyelock, Inc. Methods for performing biometric recognition of a human eye and corroboration of same
US20070248330A1 (en) 2006-04-06 2007-10-25 Pillman Bruce H Varying camera self-determination based on subject motion
CN101506826A (en) * 2006-07-19 2009-08-12 光谱辨识公司 Multibiometric multispectral imager
US7801339B2 (en) 2006-07-31 2010-09-21 Lumidigm, Inc. Biometrics with spatiospectral spoof detection
WO2008036897A1 (en) 2006-09-22 2008-03-27 Global Rainmakers, Inc. Compact biometric acquisition system and method
US8953849B2 (en) 2007-04-19 2015-02-10 Eyelock, Inc. Method and system for biometric recognition
US20090060286A1 (en) 2007-09-04 2009-03-05 General Electric Company Identification system and method utilizing iris imaging
EP3882797A1 (en) * 2007-09-24 2021-09-22 Apple Inc. Embedded authentication systems in an electronic device
US8411910B2 (en) 2008-04-17 2013-04-02 Biometricore, Inc. Computationally efficient feature extraction and matching iris recognition
US8345936B2 (en) 2008-05-09 2013-01-01 Noblis, Inc. Multispectral iris fusion for enhancement and interoperability
FR2931979B1 (en) * 2008-06-02 2014-02-28 Advanced Track & Trace METHOD AND DEVICE FOR IDENTIFYING A PRINTING PLATE OF A DOCUMENT
CN101404060B (en) 2008-11-10 2010-06-30 北京航空航天大学 Human face recognition method based on visible light and near-infrared Gabor information amalgamation
JP4702441B2 (en) 2008-12-05 2011-06-15 ソニー株式会社 Imaging apparatus and imaging method
US8374404B2 (en) 2009-02-13 2013-02-12 Raytheon Company Iris recognition using hyper-spectral signatures
US8503778B2 (en) 2009-05-14 2013-08-06 National University Of Singapore Enhancing photograph visual quality using texture and contrast data from near infra-red images
JP2011243862A (en) 2010-05-20 2011-12-01 Sony Corp Imaging device and imaging apparatus
US8408821B2 (en) 2010-10-12 2013-04-02 Omnivision Technologies, Inc. Visible and infrared dual mode imaging system
CN101964056B (en) 2010-10-26 2012-06-27 徐勇 Bimodal face authentication method with living body detection function and system
US8897522B2 (en) * 2012-05-30 2014-11-25 Xerox Corporation Processing a video for vascular pattern detection and cardiac function analysis
US8411909B1 (en) 2012-06-26 2013-04-02 Google Inc. Facial recognition
US10452894B2 (en) 2012-06-26 2019-10-22 Qualcomm Incorporated Systems and method for facial verification
WO2014028911A2 (en) 2012-08-16 2014-02-20 Potter Darrel V Structure formed from panels joined with universal clamping brackets
US20160019421A1 (en) 2014-07-15 2016-01-21 Qualcomm Incorporated Multispectral eye analysis for identity authentication
US20160019420A1 (en) 2014-07-15 2016-01-21 Qualcomm Incorporated Multispectral eye analysis for identity authentication
US20170091550A1 (en) 2014-07-15 2017-03-30 Qualcomm Incorporated Multispectral eye analysis for identity authentication

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2016528627A5 (en)
US20240153305A1 (en) Image processing device, image processing method, face recognition system, program, and storage medium
JP7151814B2 (en) Information processing device, information processing method and program
WO2019070391A3 (en) System, method, and apparatus for acquiring rolled-equivalent fingerprint images
US9985963B2 (en) Method and system for authenticating liveness face, and computer program product thereof
US9959481B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable recording medium
Zhang et al. Sparse representation classifier for microaneurysm detection and retinal blood vessel extraction
ES2952363T3 (en) Real-time face discrimination from flat surfaces
US20160162673A1 (en) Technologies for learning body part geometry for use in biometric authentication
US9723979B2 (en) Method, apparatus and computer program product for positioning pupil
JP5691669B2 (en) Biological information processing apparatus, biological information processing method, and biological information processing program
JP2017511912A5 (en)
US10206555B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer readable recording medium
JP2015529369A5 (en)
JP2015529365A5 (en)
KR101315646B1 (en) Method and apparatus for finger vein pattern extraction using guided gabor filter
JP6648639B2 (en) Biological information processing apparatus, biological information processing method, and biological information processing program
JP5846291B2 (en) Biometric authentication device, biometric authentication method, and biometric authentication program
JP2008287428A5 (en)
JP2014016821A5 (en)
JP2017010210A5 (en)
KR20160009972A (en) Iris recognition apparatus for detecting false face image
JP2018081402A5 (en)
JP2014174794A (en) Feature point extraction algorithm evaluation device, and feature point extraction algorithm evaluation method
US20170206402A1 (en) Biometrics authentication device and biometrics authentication method